Aug, 2022

无线通信网络知识图谱表示学习

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TL;DR本文利用 5G/B5G 测试网络采集数据，构建了一个基于知识图谱和图卷积神经网络的自动节点分类和网络异常原因追踪模型，该模型应用于公共数据集上的无监督学习中取得了比现有模型更好的分类精度。
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发现论文，激发创造
  • 无线数据知识图谱的学习与绿色智能通信的方法与实验

    通过将知识图谱的概念融入移动网络的智能操作中，建立了一个无线数据知识图谱，从而实现对从无线通信网络收集的海量和复杂数据的特征数据集的按需生成，提高了人工智能训练、推理和验证过程的效率，并显著减少了通信网络的资源浪费和开销。

    Apr, 2024

  • 无线网络中图神经网络应用综述

    本文简要介绍了 GNN（图神经网络）的构建方法和在无线网络中的应用，包括资源分配和新兴领域的探索，并探讨了 GNN 在无线通信系统中应用的几个研究方向和趋势。

    Jul, 2021

  • GenAINet：通过知识传递和推理实现无线智能集体

    在本文中，我们提出了 GenAINet 框架，其中分布式的 GenAI 代理通过无线网络进行知识传播，以完成任意任务。我们构建了一个整合了 GenAI 能力的网络架构，研究了通过语义本地化的 GenAINet 的有效通信和推理问题。在这种范式下，代理可以通过有效的通信从其他代理的经验中快速学习，以做出更好的决策。最后，我们指出，开发一个分层语义级别的电信世界模型是达到集体智能网络的关键路径。

    Feb, 2024

  • 图神经网络与无线通信：动机、应用及未来方向

    本文综述了图神经网络在无线通信中的应用，包括构建图模型的 GNN4Com、用于 GNN 的无线通信 Com4GNN、以及未来研究方向。

    Dec, 2022

  • 基于能量的神经符号推理知识图谱模型

    本研究提出了一种基于能量的图嵌入算法来描述工业自动化系统，学习多个领域的知识，从而可以进行上下文感知预测和评估异常严重性，该模型可以应用于机器学习和神经形态计算等领域。

    Oct, 2021

  • 智能电网知识图谱发展现状及应用前景调查

    本文针对智能电网应用中电力数据语义互操作和互联进行了全面研究，提出了基于知识图谱技术的电力知识挖掘、智能电网中的知识图谱概述、电力知识图谱平台构架，以及知识图谱在智能电网、用电服务、调度决策和设备运维领域的应用前景。同时，总结了面临的问题和挑战。

    Nov, 2022

  • 6G 无线网络机器学习应用中的隐式通道学习

    本论文探讨了机器学习在 6G 中扮演的角色，提出通过隐式通道学习来完成无线信道估计与机器学习任务结合的方法，并在无线数据传输中达到了 60% 的图像和语音分类任务准确率提升。

    Jun, 2022

  • 少数据，更多知识：构建下一代语义通信网络

    介绍了一个建立在人工智能、因果推理和通信理论新概念之上的可扩展端到端语义通信网络，它要求将数据驱动网络转向为知识驱动的网络，并使用叫做语义语言的语言与语义表示方式，提出了新的 “推理能力” 度量方法，为未来的语义通信网络的建立、分析和应用提供了一个全面的参考。

    Nov, 2022

  • 信号知识图谱

    本论文提出了一个知识图谱来助力情报推理，通过结合麦克风、相机和社交媒体数据进行攻击推断，解决了现有知识图谱和推理系统的局限性。我们的方法不是直接对接收到的信号进行处理，而是考虑攻击者行为、信号的发射和接收特征以及信号的总结方式，从而支持推断信号的根本原因。

    Jun, 2022

  • 关于知识图谱嵌入和图神经网络在物联网中的研究

    通过对知识图谱和图神经网络的研究，我们发现在物联网领域中，采用最新技术的方法在节点分类任务中表现出色，并且图神经网络在链接预测任务方面具有优势。这项初步工作在物联网环境中实现和评估最新方法提供了有价值的见解。

    Oct, 2023